Anotace dat pro AI ve zdravotnictví

Human-powered Medical Data Anotace

Odemkněte komplexní informace v nestrukturovaných datech s extrakcí a rozpoznáním entit

Lékařský Ner

Vybraní klienti

Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.

Amazonka
Google
Microsoft
Cogknit
Roste poptávka po analýze nestrukturovaných, komplexních lékařských dat za účelem odhalení neobjevených poznatků. Na pomoc přichází anotace lékařských dat

80 % dat v doméně zdravotnictví je nestrukturovaných, takže jsou nedostupné. Přístup k datům vyžaduje značný manuální zásah, který omezuje množství použitelných dat. Porozumění textu v lékařské oblasti vyžaduje hluboké porozumění jeho terminologii, aby se odemkl jeho potenciál. Shaip vám poskytuje odborné znalosti pro anotaci dat o zdravotní péči za účelem vylepšení AI enginů ve velkém měřítku.

IDC, analytická firma:

Dosáhne se celosvětové instalované základny skladovací kapacity 11.7 zettabytů in 2023

IBM, Gartner a IDC:

80% dat na celém světě je nestrukturovaná, takže je zastaralá a nepoužitelná. 

Skutečné řešení

Analyzujte data a objevte smysluplné poznatky pro trénování modelů NLP pomocí anotací medicínských textových dat

Nabízíme služby anotací lékařských dat, které pomáhají organizacím extrahovat kritické informace z nestrukturovaných lékařských dat, tj. lékařských poznámek, souhrnů přijetí/propuštění EHR, zpráv o patologii atd., které pomáhají strojům identifikovat klinické entity přítomné v daném textu nebo obrázku. Naši odborníci na doménu vám mohou pomoci poskytnout statistiky specifické pro danou doménu – tj. symptomy, nemoci, alergie a léky, které vám pomohou získat informace o péči.

Nabízíme také proprietární rozhraní Medical NER API (předtrénované modely NLP), které mohou automaticky identifikovat a klasifikovat pojmenované entity prezentované v textovém dokumentu. Lékařská NER API využívají proprietární znalostní graf s více než 20 miliony vztahů a více než 1.7 milionu klinických konceptů

Skutečné řešení

Od licencování dat a jejich shromažďování až po anotaci dat, Shaip vám pomůže.

  • Anotace a příprava lékařských snímků, videí a textů, včetně radiografie, ultrazvuku, mamografie, CT skenů, MRI a fotonové emisní tomografie
  • Farmaceutické a jiné případy použití ve zdravotnictví pro zpracování přirozeného jazyka (NLP), včetně kategorizace lékařského textu, identifikace pojmenované entity, analýzy textu atd.

Proces lékařské anotace

Proces anotace se obecně liší od požadavků klienta, ale zahrnuje především:

Odbornost domén

Fáze 1: Odbornost v technické oblasti (pochopení rozsahu projektu a pokynů pro anotace)

Zdroje pro školení

Fáze 2: Školení vhodných zdrojů pro projekt

Dokumenty Qa

Fáze 3: Cyklus zpětné vazby a kontrola kvality anotovaných dokumentů

Naše odbornost

1. Rozpoznávání/anotace klinických entit

Ve zdravotnické dokumentaci je k dispozici velké množství lékařských dat a znalostí především v nestrukturovaném formátu. Anotace lékařské entity nám umožňuje převádět nestrukturovaná data do strukturovaného formátu.

Anotace klinické entity
Atributy medicíny

2. Atribuce Anotace

2.1 Atributy medicíny

Léky a jejich atributy jsou dokumentovány téměř v každém lékařském záznamu, který je důležitou součástí klinické domény. Můžeme identifikovat a anotovat různé atributy léků podle pokynů.

2.2 Atributy laboratorních dat

Laboratorní data jsou většinou doprovázena jejich atributy v lékařském záznamu. Můžeme identifikovat a anotovat různé atributy laboratorních dat podle pokynů.

Atributy laboratorních dat
Atributy měření těla

2.3 Vlastnosti měření těla

Měření těla je většinou doprovázeno jejich atributy v lékařském záznamu. Většinou se skládá z vitálních funkcí. Můžeme identifikovat a komentovat různé atributy měření těla.

3. Anotace vztahu

Po identifikaci a anotaci klinických entit také přiřadíme relevantní vztah mezi entitami. Mezi dvěma nebo více koncepty mohou existovat vztahy.

Anotace vztahu
Anotace nepříznivého účinku

4. Anotace nepříznivého účinku

Spolu s identifikací a anotací hlavních klinických jednotek a vztahů můžeme také anotovat nežádoucí účinky určitých léků nebo postupů. Rozsah je následující: Označování nežádoucích účinků a jejich původců. Přiřazení vztahu mezi nepříznivým účinkem a příčinou účinku.

5. Zrušení identifikace PHI

Naše možnosti identifikace PHI / PII zahrnují odstranění citlivých informací, jako jsou jména a čísla sociálního zabezpečení, která mohou přímo nebo nepřímo spojit jednotlivce s jeho osobními údaji. Je to, co si pacienti zaslouží, a požaduje HIPAA.

Zrušte identifikaci bezplatných textových dokumentů
Emr

6. Elektronické lékařské záznamy (EMR)

Lékaři získají významný přehled z elektronických lékařských záznamů (EMR) a klinických zpráv lékařů. Naši odborníci dokážou extrahovat komplexní lékařský text, který lze použít v registrech chorob, klinických studiích a auditech zdravotní péče.

7. Stav/Negace/Předmět

Spolu s identifikací klinických entit a vztahů můžeme klinickým entitám přiřadit také Stav, Negaci a Předmět.

Status-Negation-Subject

Důvody, proč si vybrat Shaip jako svého důvěryhodného partnera pro lékařské anotace

Lidé

Lidé

Specializované a vyškolené týmy:

  • Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
  • Tým pověřeného řízení projektů
  • Zkušený tým vývoje produktů
  • Tým získávání a přihlašování talentů
Proces

Proces

Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:

  • Robustní 6stupňový proces sigma-gate
  • Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
  • Neustálé zlepšování a zpětná vazba
Plošina

Plošina

Patentovaná platforma nabízí výhody:

  • Webová platforma typu end-to-end
  • Bezvadná kvalita
  • Rychlejší TAT
  • Bezproblémové doručení

Proč Shaip?

Věnujte tým

Odhaduje se, že datoví vědci stráví více než 80 % svého času přípravou dat. Díky outsourcingu se váš tým může soustředit na vývoj robustních algoritmů, přičemž únavnou část shromažďování datových sad pro rozpoznání jmenovaných entit přenecháte nám.

Škálovatelnost

Průměrný model ML by vyžadoval shromažďování a označování velkých kusů pojmenovaných datových sad, což vyžaduje, aby společnosti čerpaly zdroje z jiných týmů. S partnery, jako jsme my, nabízíme experty na domény, které lze snadno škálovat, jak vaše firma roste.

Lepší kvalita

Specializovaní doménoví experti, kteří komentují den a den, budou-každý den-dělat vynikající práci ve srovnání s týmem, který potřebuje přizpůsobit úkoly anotací ve svých nabitých plánech. Není třeba říkat, že to má za následek lepší výstup.

Provozní dokonalost

Náš osvědčený proces zajišťování kvality dat, ověřování technologií a několik fází kontroly kvality nám pomáhají poskytovat nejlepší kvalitu ve své třídě, která často předčí očekávání.

Zabezpečení s soukromím

Jsme certifikováni pro dodržování nejvyšších standardů zabezpečení dat s ochranou soukromí při práci s našimi klienty na zajištění důvěrnosti

Konkurenční Ceny

Jako odborníci na kurátorství, školení a řízení týmů kvalifikovaných pracovníků můžeme zajistit, aby projekty byly dodány v rámci rozpočtu.

Shaip Kontaktujte nás

Hledáte odborníky na anotace ve zdravotnictví pro komplexní projekty?

Kontaktujte nás a zjistěte, jak můžeme shromažďovat a komentovat datovou sadu pro vaše jedinečné řešení AI/ML

  • Registrací souhlasím se Shaipem Zásady ochrany osobních údajů a Obchodní podmínky a poskytnout svůj souhlas s přijímáním B2B marketingové komunikace od společnosti Shaip.

Rozpoznávání pojmenovaných entit je součástí zpracování přirozeného jazyka. Primárním cílem NER je zpracovávat strukturovaná a nestrukturovaná data a klasifikovat tyto pojmenované entity do předem definovaných kategorií. Některé běžné kategorie zahrnují jméno, místo, společnost, čas, peněžní hodnoty, události a další.

Stručně řečeno, NER se zabývá:

Rozpoznání/detekce pojmenované entity – Identifikace slova nebo řady slov v dokumentu.

Klasifikace pojmenované entity – Klasifikace každé detekované entity do předem definovaných kategorií.

Zpracování přirozeného jazyka pomáhá vyvinout inteligentní stroje schopné extrahovat význam z řeči a textu. Strojové učení pomáhá těmto inteligentním systémům pokračovat v učení školením na velkém množství datových sad přirozeného jazyka. Obecně se NLP skládá ze tří hlavních kategorií:

Pochopení struktury a pravidel jazyka – syntaxe

Odvozování významu slov, textu a řeči a identifikace jejich vztahů – sémantika

Identifikace a rozpoznávání mluvených slov a jejich přeměna na text – Řeč

Některé z běžných příkladů předem určené kategorizace entit jsou:

Osoba: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

pronájem: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazílie, Cambridge

Organizace: Samsung, Disney, Yale University, Google

Čas: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,

Různé přístupy k vytváření systémů NER jsou:

Systémy založené na slovníku

Systémy založené na pravidlech

Systémy založené na strojovém učení

Zjednodušená zákaznická podpora

Efektivní lidské zdroje

Zjednodušená klasifikace obsahu

Optimalizace vyhledávačů

Přesné doporučení obsahu